如何在pytorch中根据给定的索引和张量生成新的张量？_如何在pytorch中索引具有2维张量的3维张量？_根据张量在另一个张量中的索引将张量中的每个值映射到新值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

卷积神经网络在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...就访问数据方面而言，我们需要三个索引。我们选择颜色通道，高度和宽度以获取特定的像素值。图片批次（Image Batches）这将引出四个轴中的第一个轴，用来代表批次大小。...给定一个代表一批图片的张量（类似于上面），我们能使用四个索引定位到一批图片中特定图片的特定通道的特定像素值。输出通道和特征图让我们看一下在通过卷积层转换后，张量颜色通道轴是如何变化的解释。...发生这种情况时，卷积操作将改变张量的形状和基础数据。卷积操作会改变高度和宽度尺寸以及通道数。输出通道的数量是根据卷积层中使用的滤波器的数量而变化。 ?...根据滤波器的大小，输出的高度和宽度尺寸也会发生变化，但是我们将在以后的文章中讨论这些细节。

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深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）

文 |AI_study 今天是《高效入门Pytorch》的第二篇文章，上一篇我们讲解到《张量解释——深度学习的数据结构》。在这篇文章中，我们将深入研究张量，并介绍三个基本的张量属性，阶，轴和形状。...这意味着以下所有内容：我们有一个矩阵我们有一个二维数组我们有一个二维张量我们在这里介绍阶（rank）这个词，是因为它通常用于深度学习中，指的是给定张量中存在的维数。...这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。阶和轴张量的阶告诉我们访问（引用）张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。...张量的形状张量的形状由每个轴的长度决定，所以如果我们知道给定张量的形状，那么我们就知道每个轴的长度，这就告诉我们每个轴上有多少索引可用。...注意，在PyTorch中，张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们，这个2阶张量的每个轴的长度都是3，这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。

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PyTorch 深度学习（GPT 重译）（一）

在本章中，我们将探索三种流行的预训练模型：一种可以根据内容标记图像的模型，另一种可以从真实图像中制作新图像，以及一种可以使用正确的英语句子描述图像内容的模型。...生成器网络在我们的场景中扮演画家的角色，负责从任意输入开始生成逼真的图像。鉴别器网络是无情的艺术检查员，需要判断给定的图像是由生成器制作还是属于真实图像集。...这包括数据在内存中的存储方式，如何在常数时间内对任意大的张量执行某些操作，以及前面提到的 NumPy 互操作性和 GPU 加速。...、矩阵-向量和矩阵-矩阵操作随机抽样 --通过从概率分布中随机抽取值生成值的函数，如randn和normal 序列化 --用于保存和加载张量的函数，如load和save 并行性 --用于控制并行...根据使用情况，这可能是一个限制，也可能不是，但我们应该学会如何在需要时以互操作的方式保存张量。接下来我们将看看如何做到这一点。

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PyTorch中张量的创建方法的选择 | Pytorch系列（五）

文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...生成张量的操作：有什么区别？让我们开始并找出这些不同之处。...对于索引0，前两个o1和o2仍具有原始值1，而对于索引0，后两个 o3 和 o4 具有新值0。

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PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

我们将研究在PyTorch，TensorFlow和NumPy中的堆栈和串联。我们开始做吧。在大多数情况下，沿着张量的现有轴进行连接非常简单。当我们想沿着新的轴进行连接时，通常会产生混乱。...Join Method Where Concatenate Along an existing axis Stack Along a new axis 因此，请确保我们知道如何为给定的张量创建新轴，然后开始堆叠和连接...如何在张量中添加或插入轴为了演示添加轴的想法，我们将使用PyTorch。...这意味着我们正在扩展现有轴的长度。当我们叠加的时候，我们创建了一个新的轴这是以前不存在的这发生在我们序列中的所有张量上，然后我们沿着这个新的序列。让我们看看如何在PyTorch中实现这一点。...现在，让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如PyTorch），而是指定一个axis。这两个意思相同。

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【Pytorch】笔记一：数据载体张量与线性回归

今天是该系列的第一篇，我们直接从 Pytorch 最基础的开始，这部分首先会整理 Pytorch 中数据结构张量的概念和创建方法，然后整理张量的各种操作，最后通过前面所学玩一个简单的线性回归。...在这里插入图片描述 2.张量的简介与创建这部分内容介绍 pytorch 中的数据结构——Tensor，Tensor 是 PyTorch 中最基础的概念，其参与了整个运算过程，主要介绍张量的概念和属性，...下面看最后两个：「torch.randperm(n)：生成从 0 - n-1 的随机排列, n 是张量的长度, 经常用来生成一个乱序索引。...[[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]]) torch.Size([2, 3, 3]) .stack 是根据给定的维度新增了一个新的维度...，在这个新维度上进行拼接，这个 .stack 与其说是从新维度上拼接，不太好理解，其实是新加了一个维度 Z 轴，只不过 dim=0 和 dim=1 的视角不同罢了。

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Pytorch中张量的高级选择操作

它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...torch.gather torch.gather 是 PyTorch 中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。

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在PyTorch中构建高效的自定义数据集

令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。...这个简单的更改显示了我们可以从PyTorch的Dataset类获得的各种好处。例如，我们可以生成多个不同的数据集并使用这些值，而不必像在NumPy中那样，考虑编写新的类或创建许多难以理解的矩阵。...如果您熟悉的话，这个对象跟Keras中的flow数据生成器函数很类似。...观察上面的输出，尽管我们新的__getitem__函数返回了一个巨大的字符串和张量元组，但是DataLoader能够识别数据并进行相应的堆叠。...数据拆分实用程序所有这些功能都内置在PyTorch中，真是太棒了。现在可能出现的问题是，如何制作验证甚至测试集，以及如何在不扰乱代码库并尽可能保持DRY的情况下执行验证或测试。

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解决方案：No module named torch_scatter

希望这个示例代码能帮助您理解如何在实际应用场景中使用torch_scatter模块进行节点特征聚集操作。请根据您的具体需求进行适当的修改和调整。...torch_scatter模块为节点特征聚集操作提供了多种功能，其中包括：scatter_add：将源张量中的值按照索引散布到目标张量中。当源张量中的值需要根据索引进行求和或累加时，可以使用该函数。...scatter_mean：将源张量的值按照索引平均散布到目标张量中。当需要计算邻居特征的平均值时，可以使用该函数。scatter_max：将源张量的值按照索引进行最大值散布到目标张量中。...当需要找出邻居特征的最大值时，可以使用该函数。scatter_min：将源张量的值按照索引进行最小值散布到目标张量中。当需要找出邻居特征的最小值时，可以使用该函数。...scatter_mul：将源张量的值按照索引进行乘法散布到目标张量中。可以用来进行邻居特征的权重调整等操作。这些函数提供了灵活且高效的方法来处理图数据中的节点特征聚集操作。

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昇思25天学习打卡营第二天|张量

张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。张量（Tensor）是MindSpore网络运算中的基本数据结构。...根据数据直接生成可以根据数据创建张量，数据类型可以设置或者通过框架自动推断。...init: 支持传入initializer的子类。如：下方示例中的 One() 和 Normal()。 shape: 支持传入 list、tuple、 int。...各参数含义如下： indptr: 一维整数张量, 表示稀疏数据每一行的非零元素在values中的起始位置和终止位置, 索引数据类型支持int16、int32、int64。...PyTorch的张量操作也非常强大，但有时可能需要更复杂的调用方式或额外的步骤来实现相同的功能。 MindSpore和PyTorch都与NumPy具有良好的兼容性。

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深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读

在该算法中根据损失函数相对于给定参数的梯度来对参数（模型权重）进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch 实现了一个名为 torch.autograd的内置反向自动微分引擎。...于是PyTorch会记录对该张量的每一步操作历史，从而生成一个概念上的有向无环图，该无环图的叶子节点是模型的输入张量，其根为模型的输出张量。...需要注意是，PyTorch 中的DAG 是动态的，每次 .backward()调用后，autograd 开始填充新计算图，该图是从头开始重新创建。...当我们调用.backward()时，backward()只是通过将其参数传递给已经生成的反向图来计算梯度。autograd 计算这些梯度并将它们存储在各自的张量.grad属性中。...该对象知道如何在前向计算函数，以及如何在反向传播步骤中计算其导数。对反向传播函数的引用存储在grad_fn张量的属性中。

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从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW

在隐式GEMM中，不是形成Transform矩阵，而是对每个列和行进行动态索引。最终的输出直接存储在输出张量对应的索引中。由SMs(流多处理器)组成的GPU主要用于执行并行计算。...在上面的隐式GEMM中，每个矩阵乘法可以分成更小的矩阵乘法或块。然后每个块都由SMs同时处理，以加快过程。有了上面的计算过程，还需要存储张量，下面我们看看张量是如何在GPU中存储的。...张量通常以跨行格式存储在GPU中，其中元素在内存布局中以非连续的方式存储。这种跨行存储方法提供了以各种模式(如NCHW或NHWC格式)排列张量的灵活性，优化了内存访问和计算效率。...下图中所示的给定张量，我们可以用NCHW和NHWC的行主格式表示它们，行主存储通过顺序存储每一行来安排内存中的张量元素。 NCHW 这里W是最动态的维度。...根据GPU配置，每个事务访问32/128字节的信息。访问的信息保留在缓存中。当另一个GPU线程请求内存访问时，它首先检查缓存。如果数据在缓存中不可用，那么请求将被转发到DRAM。

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tensors used as indices must be long or byte tensors

这篇博客文章将向您解释这个错误的原因，并为您提供几种解决方法。错误原因这个错误的原因是，PyTorch中的张量索引操作要求使用长整型（Long）或字节型（Byte）张量作为索引。...在实际应用中，我们可以根据自己的需求对选中的数据进行进一步的处理，例如进行模型训练、特征提取等操作。需要注意的是，实际应用场景中的代码可能会更加复杂，可能涉及更多的数据处理和应用特定的逻辑。...index_select(dim, index_tensor)方法是PyTorch中的一个张量操作方法，可用于从输入张量中按指定维度进行索引选择。...该方法将返回一个新的张量，其中包含了按照给定索引张量指定的位置收集的元素。具体而言，参数说明如下：dim：一个整数，表示要在哪个维度上进行索引选择。该值必须在输入张量的有效范围内。...选中的行或列将根据dim参数的值返回。在实际应用中，.index_select()方法常用于从大型数据集中选择特定的数据进行处理，例如，根据标签索引选择数据样本。

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全面解读PyTorch内部机制

我会告诉你如何在 autograd 代码中披荆斩棘、什么代码是真正重要的以及怎样造福他人，我还会介绍 PyTorch 为你写核（kernel）所提供的所有炫酷工具。...在上图中，我用蓝色表示第一个维度，用红色表示第二个维度，以便你了解该步幅计算中的索引和步幅。进行这个求和后，我得到了 2（零索引的）；实际上，数字 3 正是位于这个邻接数组的起点以下 2 个位置。...举个例子，这个指标告诉我们稀疏张量应该是一种真正的张量扩展，而不只是一种包含一个索引和值张量的 Python 对象：当在涉及嵌入的网络上执行优化时，我们想要嵌入生成稀疏的梯度。...比如稀疏张量可将其索引和值存储在这个后缀中。自动梯度（autograd）我已经说明了张量，但如果 PyTorch 仅有这点把戏，这就只不过是 Numpy 的克隆罢了。...这个模式能提供你的函数的 mypy 风格类型，并控制是否为 Tensor 上的方法或函数生成捆绑包。你还可以告诉模式针对给定的设备-布局组合，应该调用你的算子的哪种实现。

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Pytorch 中的 5 个非常有用的张量操作

PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。...4. narrow() 这个函数返回一个新的张量，这个张量是原来张量的缩小版。这个函数的参数是输入张量、要缩小的维数、起始索引和新张量沿该维数的长度。...它返回从索引start到索引(start+length-1)中的元素。...5. where() 这个函数返回一个新的张量，其值在每个索引处都根据给定条件改变。这个函数的参数有：条件，第一个张量和第二个张量。...这里，它检查张量a的值是否是偶数。如果是，则用张量b中的值替换，b中的值都是0，否则还是和原来一样。此函数可用于设定阈值。如果张量中的值大于或小于某一数值，它们可以很容易地被替换。 - EOF -

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万字综述，核心开发者全面解读PyTorch内部机制

我会告诉你如何在 autograd 代码中披荆斩棘、什么代码是真正重要的以及怎样造福他人，我还会介绍 PyTorch 为你写核（kernel）所提供的所有炫酷工具。...在上图中，我用蓝色表示第一个维度，用红色表示第二个维度，以便你了解该步幅计算中的索引和步幅。进行这个求和后，我得到了 2（零索引的）；实际上，数字 3 正是位于这个邻接数组的起点以下 2 个位置。...举个例子，这个指标告诉我们稀疏张量应该是一种真正的张量扩展，而不只是一种包含一个索引和值张量的 Python 对象：当在涉及嵌入的网络上执行优化时，我们想要嵌入生成稀疏的梯度。 ?...比如稀疏张量可将其索引和值存储在这个后缀中。自动梯度（autograd）我已经说明了张量，但如果 PyTorch 仅有这点把戏，这就只不过是 Numpy 的克隆罢了。...这个模式能提供你的函数的 mypy 风格类型，并控制是否为 Tensor 上的方法或函数生成捆绑包。你还可以告诉模式针对给定的设备-布局组合，应该调用你的算子的哪种实现。

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js-pytorch：开启前端+AI新世界

自然语言处理：将语言模型集成到网页中，实现实时的文本生成、问答系统等。在线预测和推荐系统：根据用户的行为和数据，进行实时的个性化推荐。...应用案例以下是一些使用 js-pytorch 的应用案例： Style Transfer in the Browser 这个项目展示了如何在浏览器中实时进行风格迁移。 2....基本用法根据文档教程，在 JavaScript 项目中安装和使用 js-pytorch 的步骤如下：安装：可以使用 npm 命令行工具来安装 js-pytorch，执行以下命令： npm install...randn()：这是 PyTorch 中的一个函数，用于生成服从正态分布（均值为 0，标准差为 1）的随机数。 [8, 4, 5]：这是一个张量的形状表示，指定了生成随机张量的维度。...这个随机张量可以用于深度学习模型的初始化、随机权重生成等操作。每次调用该函数都会得到一个新的随机张量。

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教程 | PyTorch内部机制解析：如何通过PyTorch实现Tensor

选自Github 机器之心编译参与：朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量（Tensor）。...在考虑这种专业化的工作原理之前，我们首先考虑如何在 Python 中定义新的类型，以及如何创建通用的 THPTensor 类型。...阅读这些实现代码，以更好地了解 PyTorch 是如何支持基本张量索引的。...然后，通过参数检查和提取后源代码逐个生成，定义方法头，调用底层库（如 TH）。最后，cwrap 工具允许一次处理整个文件。...它使用 CPython 的框架来扩展 Python 解释器并定义新的类型，同时尤其关注为所有类型生成代码。 PyTorch 如何封装实际定义 Tensor 属性和方法的 C 的类库？

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PyTorch和Tensorflow版本更新点

此版本的软件包文档可从http://pytorch.org/docs/0.2.0/获取我们引入了期待已久的功能，如广播、高级索引、高阶梯度梯度，最后是分布式PyTorch。...目录： •张量广播（numpy样式） •张量和变量的高级索引 •高阶梯度 •分布式PyTorch（多节点训练等） •神经网络层和特征：SpatialTransformers、WeightNorm、EmbeddingBag...等 •torch 和 autograd的新应用：矩阵相乘、逆矩阵等 •更容易调试，更好的错误信息 •Bug修复 •重要的破损和解决方法张量广播（numpy样式）简而言之，如果PyTorch操作支持广播...此外，每个torch函数列出了其文档中的广播语义。张量和变量的高级索引 PyTorch现在支持NumPy样式的高级索引的子集。...torch 和 autograd的新应用 •所有reduce函数如sum和mean，现在默认压缩缩小的维度。例如，torch.sum（torch.randn（10,20））返回1D Tensor。

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PyTorch 深度学习（GPT 重译）（二）

对于成功使用 PyTorch 这样的工具，对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识，随着您在本书中的学习过程中，您对张量的灵活性将会增长。...表示单个像素值的标量通常使用 8 位整数进行编码，如消费级相机。在医疗、科学和工业应用中，发现更高的数值精度，如 12 位或 16 位，是很常见的。...注意，bad_indexes中只有 20 个条目被设置为True！通过使用 PyTorch 中称为高级索引的功能，我们可以使用数据类型为torch.bool的张量来索引data张量。...我们调用view需要为返回的张量提供新的形状。我们使用-1作为“剩下的索引数量，考虑到其他维度和原始元素数量”的占位符。还要记住上一章中提到的存储是一个连续的、线性的数字容器（在本例中是浮点数）。...通常——在 PyTorch 的早期版本中也是如此——我们只能对形状相同的参数使用逐元素二元操作，如加法、减法、乘法和除法。在每个张量中的匹配位置的条目将用于计算结果张量中相应条目。

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